Искусственный интеллект для физики белка

Член-корреспондент РАН Алексей Финкельштейн (Институт белка РАН, биологический факультет МГУ), кандидат физико-математических наук Наталья Богатырёва (Институт белка РАН), кандидат физико-математических наук Дмитрий Иванков (Центр молекулярной и клеточной биологии Сколковского института науки и технологий)

Не так давно мировая наука получила в своё распоряжение новую разновидность искусственного интеллекта — программу AlphaFold. Порой можно услышать, что эта программа заменяет собой целую область молекулярной биологии — ту, где занимаются пространственными структурами белков. AlphaFold действительно использует весьма и весьма успешный алгоритм в предсказании трёхмерных «портретов» белковых молекул. Однако прежде чем говорить о революционном успехе, нужно уточнить, что именно предсказывает искусственный интеллект этой программы, как он это делает и что он «знает».

Предсказанная AlphaFold 2 укладка главной цепи одного из белков, выбранных для соревнования CASP14 в 2020 году. Укладка белка была известна из эксперимента; результат AlphaFold 2 (синий цвет) очень точно (среднее различие координат атомов — чуть меньше ангстрема) совпал с экспериментальными данными (зелёный цвет). Источник: Jumper J., Evans R., Pritzel A. et al. Nature 596, 583—589 (2021)/CC BY 4.0.

В чём сила программы AlphaFold

Белки — это и молекулярные машины, и строительные блоки, и оружие живой клетки. Белки образованы полипептидными цепями, обычно весьма длинными, включающими сотни аминокислотных остатков. Клетка синтезирует белки из двадцати основных аминокислот, последовательность которых в полипептидных цепях кодируется генами. Но ни один белок не существует в виде прямой «палки» из сшитых друг с другом аминокислот. Аминокислотные остатки полипептидной цепи неизбежно взаимодействуют между собой. Физико-химические взаимодействия определяют геометрию связей между атомами, их сближение и отталкивание, их отношения с окружающей средой — водой, ионами, другими молекулами. Полипептидная цепь многократно изгибается, накладывается сама на себя — будучи изначально неупорядоченной, она приобретает определённую, трёхмерную структуру. Происходит то, что называется самоорганизацией, или сворачиванием белка. Именно в свёрнутом виде белок, можно сказать, становится самим собой. Биологические функции белков тесно связаны с тем, как выглядят их трёхмерные (3D) структуры.

Многие тысячи таких пространственных структур уже определены экспериментально — с помощью рентгеноструктурного анализа, ядерного магнитного резонанса и криоэлектронной микроскопии. Эти трёхмерные «портреты» белков хранятся — в виде огромных наборов 3D-координат всех атомов белка — в компьютерном банке белковых данных PDB (Protein Data Bank) и других подобных банках. Однако рентгеноструктурный анализ, ядерный магнитный резонанс и криоэлектронная микроскопия весьма трудоёмки. Поэтому миллиарды белков из самых разных организмов, от вирусов и бактерий до позвоночных, до сих пор остаются с неизвестными пространственными структурами. А их полезно знать — в частности (но не только), для создания новых лекарств...

Портал журнала «Наука и жизнь» использует файлы cookie и рекомендательные технологии. Продолжая пользоваться порталом, вы соглашаетесь с хранением и использованием порталом и партнёрскими сайтами файлов cookie и рекомендательных технологий на вашем устройстве. Подробнее